NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

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NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

NoSQL應(yīng)用

而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：

1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。

2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求

對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國(guó)外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對(duì)于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對(duì)讀一致性的要求很低，有些場(chǎng)合對(duì)寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求

對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對(duì)于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。

3、對(duì)復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡(jiǎn)單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長(zhǎng)久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

既然有了NoSQL為什么還用MySQL，為什么不直接用nosql來存數(shù)據(jù)？

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲(chǔ)一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)元組字段的組成都一樣，即使不是每個(gè)元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會(huì)為每個(gè)元組分配所有的字段，這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進(jìn)行連接等操作，但從另一個(gè)角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對(duì)存儲(chǔ)，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個(gè)元組可以有不一樣的字段，每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對(duì)，這樣就不會(huì)局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時(shí)間和空間的開銷。

特點(diǎn)：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

它們擊碎了性能瓶頸。

沒有過多的操作。

Bootstrap支持

缺點(diǎn)：

但是一些人承認(rèn)，沒有正式的官方支持，萬一出了差錯(cuò)會(huì)是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。

此外，nosql并未形成一定標(biāo)準(zhǔn)，各種產(chǎn)品層出不窮，內(nèi)部混亂，各種項(xiàng)目還需時(shí)間來檢驗(yàn)

常見NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場(chǎng)景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫

源起：受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型：包含了key-value的文檔集合

例子：CouchDB, MongoDB

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開發(fā)，web友好，CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫

源起： 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型：節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，也可處理鍵值對(duì)。

例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點(diǎn)：解決復(fù)雜的圖問題。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型：各種關(guān)系

例子：VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點(diǎn)：高性能、可擴(kuò)展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務(wù)，編程友好。

對(duì)象數(shù)據(jù)庫

源起：圖數(shù)據(jù)庫研究

數(shù)據(jù)模型：對(duì)象

例子：Objectivity, Gemstone

優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜對(duì)象模型，快速鍵值訪問，鍵功能訪問，以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。

Key-Value數(shù)據(jù)庫

源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型：鍵值對(duì)

例子：Membase, Riak

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫請(qǐng)求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫

源起：Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型：列簇，每一行在理論上都是不同的

例子：HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)極高寫負(fù)載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)

源起： ?

數(shù)據(jù)模型：字典操作，lists, sets和字符串值

例子：Redis

優(yōu)點(diǎn)：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫

網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫

源起：數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型：基于空間的架構(gòu)

例子：GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點(diǎn)：適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性

為什么使用nosql

因?yàn)樗俣瓤臁Ｄ闵蟽|級(jí)數(shù)據(jù)的情況下NOSQL是比普通SQL效率更高，哪怕有索引。畢竟NOSQL的存儲(chǔ)空間使用是普通SQL三倍多。基本都用在索引方面了。

如果是全文搜索關(guān)鍵字，左右模糊等就更甩SQL幾條街了

為什么要使用nosql

因?yàn)殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫運(yùn)行的慢

處理大數(shù)據(jù)的大多數(shù)情況是nosql比較高效

但是nosql也沒法完全取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫

nosql不能處理復(fù)雜的邏輯

但是很多情況下只是簡(jiǎn)單的mapping,匯總,

在目前互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的環(huán)境下nosql會(huì)越來越普及

網(wǎng)站題目：nosql有什么用處,NoSQL的含義是什么?
文章分享：http://chinadenli.net/article46/dsiogeg.html

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